实现高效的Redis集群滑动窗口（redis集群滑动窗口）

计算

  随着新时代的发展，Web2.0时代已经离不开大数据和云计算，流式数据处理同样是这波浪潮的重要组成部分。衍生出来的数据处理场景中，滑动窗口计算（Sliding Window Computation）作为一种基础而又重要应用，受到了广大开发者、业界以及市场的重视。

  Redis作为一种高性能的键值缓存，在滑动窗口计算场景中被广泛应用。Redis独有的持久化机制，支持了数据的迁移、重启，保证了滑动窗口计算的原子性（Atomicity）和准确性（Accuracy），而Redis支持的脚本又保证了窗口计算对性能的优化。

  典型的Redis滑动窗口计算方案如下：使用Time Series Database（TSDB）管理和维护数据；每次计算时，把TSDB上的数据拉到Redis的hash结构中；通过redis脚本执行逻辑计算；计算完成之后，把结果更新到TSDB上。

  Redis集群模式下的滑动窗口计算，具体的流程如下：统一的客户端IP发出请求，将参与计算的TDB数据拉取到Redis集群缓存中；然后，通过Redis集群里发出Lua脚本执行计算逻辑；把计算结果数据传回客户端，更新到TDB。

  Redis集群滑动窗口计算的实现示意如下：

# fetch TDB data set
hashmap = redis.call('hgetall', 'datahash')

# define window size
window_size = 3
# loop compute logic
for i = 1, window_size, 1 do
    data = hashmap[i]
    // window compute logic
end

# save result to Redis
redis.call('set', 'result', result)

  Redis集群模式下的滑动窗口计算，具备了查询数据集持久性、数据处理完整、运行效率充足等特点，为实现高效的联动滑动窗口计算提供了可行方案，对于实现流数据计算具有非常重要的参考价值。